| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 前言 | 第8-18页 |
| ·选题背景和意义 | 第8-9页 |
| ·QSPR的研究内容 | 第9-13页 |
| ·描述符 | 第9-12页 |
| ·预测数学模型的建立 | 第12-13页 |
| ·国内外PCBs的QSPR研究现状 | 第13-16页 |
| ·多氯联苯的气相色谱保留时间的QSPR研究现状 | 第14页 |
| ·多氯联苯的溶解度和分配系数的QSPR研究现状 | 第14-15页 |
| ·多氯联苯的热力学性质的QSPR研究现状 | 第15页 |
| ·多氯联苯的生物富集因子(BCF)的QSPR研究现状 | 第15-16页 |
| ·本工作的研究内容及特色创新之处 | 第16-18页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·研究特色及创新之处 | 第16-18页 |
| 第二章 分析理论与计算方法 | 第18-28页 |
| ·回归分析 | 第18-21页 |
| ·线性回归模型 | 第18-19页 |
| ·逐步回归方法 | 第19页 |
| ·线性回归方程显著性检验 | 第19-20页 |
| ·“最优”回归方程选择方法 | 第20-21页 |
| ·BP神经网络 | 第21-25页 |
| ·BP网络结构 | 第21-23页 |
| ·输入/输出向量的设计 | 第23页 |
| ·BP网络的设计 | 第23页 |
| ·确定输入层、隐含层和输出层的神经元数目 | 第23-24页 |
| ·BP网络的创建 | 第24页 |
| ·BP神经网络模型的确定 | 第24-25页 |
| ·BP神经网络建模特点 | 第25页 |
| ·聚类分析 | 第25-26页 |
| ·聚类分析的数据预处理 | 第25-26页 |
| ·系统聚类计算类间距离的方法 | 第26页 |
| ·系统聚类分析 | 第26页 |
| ·化学计量学软件及方法 | 第26-28页 |
| ·ChemWindow 6.0绘图软件 | 第26页 |
| ·SPSS18.0统计软件 | 第26-27页 |
| ·QSPR模型的建立 | 第27-28页 |
| 第三章 PCBs的色谱和理化性质的QSPR研究 | 第28-67页 |
| ·概述 | 第28页 |
| ·PCBs化合物分子结构计算 | 第28-44页 |
| ·绘制分子三维结构图 | 第28-29页 |
| ·PCBs分子的空间位置参数 | 第29-30页 |
| ·PCBs分子的3D距离指数的定义 | 第30-37页 |
| ·数据来源 | 第37-44页 |
| ·PCBs的多元线性回归分析 | 第44-57页 |
| ·多元线性回归模型的优选 | 第44-45页 |
| ·多元线性回归模型的评估 | 第45-57页 |
| ·PCBs的BP神经网络研究 | 第57-66页 |
| ·实验环境 | 第57页 |
| ·输入/输出变量的确定及其数据的预处理 | 第57-58页 |
| ·数据的收集和整理分组 | 第58-59页 |
| ·PCBs的BP网络设计 | 第59-60页 |
| ·BP网络结果与讨论 | 第60-66页 |
| ·PCBs的聚类分析 | 第66-67页 |
| 第四章 结论 | 第67-71页 |
| ·指数的定义及选择 | 第67-68页 |
| ·多元线性回归模型优化 | 第68页 |
| ·BP神经网络结果分析 | 第68页 |
| ·聚类分析结果 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 个人简历 | 第79-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表和完成的学术论文 | 第80页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第80页 |